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sql数据库编程量大么

发布时间: 2023-04-01 08:39:56

sql数据库可以承受多大数据范围

现在一般的网站的数据库还是用 ACCESS 做后台数据库,像比较大的公司要用到很大的数据库支撑才用 SQL 做的啊,如果确实是比较大的网站还可以用最大的数据库软件就是 甲骨文,

㈡ SQL是大型数据库吗

SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)” SQL(STructured Query Language)是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。 SQL同时也是数据库脚本文件的扩展名。 SQL是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作。他不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。它以记录集合作为操作对象,所有SQL语句接受集合作为输入,返回集合作为输出,这种集合特性允许一条SQL语句的输出作为另一条SQL语句的输入,所以SQL语句可以嵌套,这使他具有极大的灵活性和强大的功能,在多数情况下,在其他语言中需要一大段程序实现的功能只需要一个SQL语句就可以达到目的,这也意味着用SQL语言可以写出非常复杂的语句。
满意请采纳

㈢ SQL数据库文件的最大容量是多少

SQLserver2000 数据库大小 1,048,516 TB
每个 SQL Server 实例的数据库个数 32,767
每个数据库的文件组个数 256
每个数据库的文件个数 32,767
文件大小(数据) 32 TB
文件大小(日志) 32 TB
理论上你的硬盘有多大,数据库就可以有多大(前提是你的操作系统能识别这些磁盘空间)

㈣ sql和python哪个难学

综述:python。

实际上两者的难度是相似的。 相对而言SQL可能相对容易一些。 毕竟,SQL不需要很多命令,并且更容易编写。要学习结构化查询语言,您必须首先学习数据库的基础知识,然后再学习SQL动词的用法。

简介:

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。

Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

㈤ SQl数据库数据量太大,导致搜索时很慢,如何解决

减少信息重复、更新异常、插入异常、删除异常等等。

㈥ SQL数据库太大怎么办

--1.日常要做数据库压缩

--压缩日志及数据库文件大小

/*--特别注意
请按步骤进行,未进行前面的步骤,请不要做后面的步骤
否则可能损坏你的数据库.
--*/

1.清空日志
DUMP TRANSACTION 库名 WITH NO_LOG

2.截断事务日志:
BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_LOG

3.收缩数据库文件(如果不压缩,数据库的文件不会减小
企业管理器--右键你要压缩的数据库--所有任务--收缩数据库--收缩文件
--选择日志文件--在收缩方式里选择收缩至XXM,这里会给出一个允许收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了
--选择数据文件--在收缩方式里选择收缩至XXM,这里会给出一个允许收缩到的最小M数,直接输入这个数,确定就可以了

也可以用SQL语句来完成
--收缩数据库
DBCC SHRINKDATABASE(客户资料)

--收缩指定数据文件,1是文件号,可以通过这个语句查询到:select * from sysfiles
DBCC SHRINKFILE(1)

4.为了最大化的缩小日志文件(如果是sql 7.0,这步只能在查询分析器中进行)
a.分离数据库:
企业管理器--服务器--数据库--右键--分离数据库

b.在我的电脑中删除LOG文件

c.附加数据库:
企业管理器--服务器--数据库--右键--附加数据库

此法将生成新的LOG,大小只有500多K

或用代码:
下面的示例分离 pubs,然后将 pubs 中的一个文件附加到当前服务器。

a.分离
EXEC sp_detach_db @dbname = 'pubs'

b.删除日志文件

c.再附加
EXEC sp_attach_single_file_db @dbname = 'pubs',
@physname = 'c:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\pubs.mdf'

5.为了以后能自动收缩,做如下设置:
企业管理器--服务器--右键数据库--属性--选项--选择"自动收缩"

--SQL语句设置方式:
EXEC sp_dboption '数据库名', 'autoshrink', 'TRUE'

6.如果想以后不让它日志增长得太大
企业管理器--服务器--右键数据库--属性--事务日志
--将文件增长限制为xM(x是你允许的最大数据文件大小)

--SQL语句的设置方式:
alter database 数据库名 modify file(name=逻辑文件名,maxsize=20)

㈦ SQL数据库一个表存多少数据不会影响速度,我的程序数据量很大,每天都有大概30W条数据存入,不胜感激

表的数据多少影响速度,是根据你的语句决定的,如表有100条记录,语句是判断字段a>1,只要比较100次,表有100W条记录,要判断字段a>1,需要比较100W次,会慢点,其实每天的数据量这么大,只是用来存放还是用来做查询使用的,一年前的数据或者更久之前的是否不用?如果不用可以分表存放的,一张表放的数据越多,肯定会越慢的。

㈧ SQL数据库的应用领域、现状、发展前景

SQL数据库是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言,这种语言具有交互性特点,能为用户提供极大的便利,数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。

一、SQL数据库的应用领域

1、多媒体数据库

这种数据库主要存储与多媒体有关的数据,如语音、图像和视频数据。多媒体数据最大的特点是数据连续、数据量大、存储空间大。

2、移动数据库

这种数据库是在笔记本电脑、掌上电脑等移动计算机系统上开发的。数据库的最大特点是通过无线数字通信网络传输。移动数据库可以随时随地获取和访问数据,为一些业务应用和一些突发事件带来了极大的便利。

3、空间数据库

目前,这种数据库发展迅速。它主要包括地理信息数据库(也称为GIS)和计算机辅助设计(CAD)数据库。其中,地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据;CAD数据库一般存储机械、集成电路、电子设备设计图纸等设计信息的空间数据库。

4、信息检索系统

信息检索是根据用户输入的信息从数据库中查找相关文档或信息,并将信息反馈给用户。信息检索领域与数据库领域同步发展。它是一个典型的联机文档管理系统或联机图书目录。

5、分布式信息检索

这种数据库是随着Internet的发展而产生的。它广泛应用于Internet和远程计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展,这种数据库的发展更为迅速。许多网络用户(如个人、公司或企业等)将信息存储在自己的计算机中。

6、专家决策系统

专家决策系统也是数据库应用的一部分。因为越来越多的数据可以在网上获得,特别是通过这些数据,企业可以对企业的发展做出更好的决策,从而使企业能够更好地经营。随着人工智能的发展,专家决策系统的应用越来越广泛。

二、SQL数据库现状

1、自主研发

国内自主研发关系型数据库的企业、单位基本上都是发源于上世纪90年代的,而且都是以大学、科研机构为主。到今天,有代表性的厂商有:达梦–由华中理工冯玉才教授创办,完全自主研发。以Oracle为参照、追赶对象。

2、引进源代码

引进数据库源代码发展国产数据库,如今,经济发展,而且IBM也愿意迎合国人对于国产化的诉求,将搁置多年的Informix源代码拿出来,发挥余热。2015年以来,与IBM签订源代码授权的公司有华胜天成、南大通用(Gbase8t)和星瑞格。这三个公司成为以引进Informix源代码发展国产数据库的代表。

三、SQL数据库发展前景

1、产品形成系列化

一方面,Web和数据仓库等应用的兴起,数据的绝对量在以惊人的速度迅速膨胀;另一方面,移动和嵌入式应用快速增长。针对市场的不同需求,数据库正在朝系列化方向发展。

2、智能化集成化

SQL数据库技术的广泛使用为企业和组织收集并积累了大量的数据。数据丰富知识贫乏的现实直接导致了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DataMining)等技术的出现,促使数据库向智能化方向发展。

3、支持各种互联网应用

SQL数据库管理系统是网络经济的重要基础设施之一。支持Internet(甚至于MobileInternet)数据库应用已经成为数据库系统的重要方面。例如,Oracle公司从8版起全面支持互联网应用,是互联网数据库的代表。

(8)sql数据库编程量大么扩展阅读:

SQL包括了所有对数据库的操作,主要是由4个部分组成:

1、数据定义:又称为“DDL语言”,定义数据库的逻辑结构,包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。

2、数据操纵:又称为“DML语言”,包括插入、删除和更新三种操作。

3、数据查询:又称为“DQL语言”,包括数据查询操作。

4、数据控制:又称为“DCL语言”,对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权及回收。

5、事务控制:又称为“TCL语言”,包括事务的提交与回滚。

参考资料来源:网络-SQL数据库